DESEMPENHO AGRONÔMICO E ESTADO NUTRICIONAL DO CAPIM MOMBAÇA FERTIRRIGADO COM ÁGUAS RESIDUÁRIAS DE CURTUME
Bibliographic record
Abstract
Objetivou-se, com a realização deste trabalho, avaliar a produtividade e o estado nutricional do capim mombaça (Panicum Maximum cv. Mombaça) quando fertirrigado com a aplicação de diferentes doses de água residuária de curtume (ARC). Com base na composição química da água residuária foram estabelecidas as taxas de aplicação da ARC: T1: 0; T2: 1,5; T3: 3,0; T4: 5,0; T5: 10 e T6: 15 kg ha-1 de crômio. De acordo com os resultados obtidos, pôde-se concluir que a aplicação da ARC foi responsável pelo aumento no teor de proteína bruta do capim nos dois primeiros cortes e também na produtividade de matéria seca. Tanto a produtividade de matéria seca quanto a de proteína bruta foram maiores no corte 2, sendo estimados os maiores valores quando da aplicação das doses de 9,02 kg ha-1 de Cr (2.734 m3 ha-1 de ARC) e 10,08 kg ha-1 de Cr (3.055 m3 ha-1 de ARC), respectivamente. O aumento na dose de ARC proporcionou valores decrescentes na concentração potássio e crescentes na de sódio nas folhas do capim mombaça. Em relação ao comportamento do metal crômio, não foi observada influência dos tratamentos na sua concentração nas folhas. Em vista de se utilizar muito NaCl na salga das peles, o aumento na concentração de sódio nas plantas é aparentemente problema maior do que propriamente o proporcionado pelo crômio.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".